# AWS Glue インタラクティブセッションでのストリーミングオペレーションの使用
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## ストリーミングセッションタイプの切り替え
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 AWS Glue インタラクティブセッション設定マジックである `%streaming` を使用して、実行しているジョブを定義し、ストリーミングインタラクティブセッションを初期化します。

## インタラクティブな開発のためのサンプリング入力ストリーム
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 AWS Glue インタラクティブセッションで対話型のエクスペリエンスを強化するために導入されたツール機能の 1 つは、静的な DynamicFrame でストリームのスナップショットを取得するために、`GlueContext` の下に新しいメソッドを追加する機能です。`GlueContext` を使用することで、ワークフローを検査、操作、実装できます。

 `GlueContext` クラスインスタンスを使用して、メソッド `getSampleStreamingDynamicFrame` を見つけることができます。このメソッドに必要な引数は以下のとおりです。
+  `dataFrame`: Spark ストリーミングデータフレーム 
+  `options`: 以下の利用可能なオプションを参照してください。

 以下のオプションを使用できます。
+  **windowSize**: これは Microbatch Duration とも呼ばれます。このパラメータは、前回のバッチがトリガーされてからストリーミングクエリが待機する時間を特定します。このパラメータの値は、`pollingTimeInMs` より小さくしてください。
+  **pollingTimeInM**: このメソッドが実行される合計時間です。入力ストリームからサンプルレコードを取得するために、少なくとも 1 つのマイクロバッチが起動されます。
+  **recordPollingLimit**: このパラメータを使用すると、ストリームからポーリングするレコードの総数を制限できます。
+  (オプション) `writeStreamFunction` を使用して、このカスタム機能をすべてのレコードサンプリング機能に適用することもできます。以下は、Scala と Python のサンプルコードです。

****  
  

```
val sampleBatchFunction = (batchDF: DataFrame, batchId: Long) => {//Optional but you can replace your own forEachBatch function here}
val jsonString: String = s"""{"pollingTimeInMs": "10000", "windowSize": "5 seconds"}"""
val dynFrame = glueContext.getSampleStreamingDynamicFrame(YOUR_STREAMING_DF, JsonOptions(jsonString), sampleBatchFunction)
dynFrame.show()
```

```
def sample_batch_function(batch_df, batch_id):
       //Optional but you can replace your own forEachBatch function here
options = {
            "pollingTimeInMs": "10000",
            "windowSize": "5 seconds",
        }
glue_context.getSampleStreamingDynamicFrame(YOUR_STREAMING_DF, options, sample_batch_function)
```

**注記**  
 サンプリングされた `DynFrame` が空の場合、いくつかの原因が考えられます。  
 ストリーミングソースが「Latest」(最新) に設定されており、サンプリング期間中に新しいデータは取り込まれていません。
 ポーリング時間が十分ではなく、取り込まれたレコードを処理できません。バッチ全体が処理されない限り、データは表示されません。

## インタラクティブセッションでのストリーミングアプリケーションの実行
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 AWS Glue インタラクティブセッションでは、AWS Glue コンソールでストリーミングアプリケーションを作成するのと同じように、AWS Glue ストリーミングアプリケーションを実行できます。インタラクティブセッションはセッションベースのため、ランタイムで例外が発生してもセッションが停止することはありません。バッチ関数を反復的に開発するというメリットが追加されました。例: 

```
def batch_function(data_frame, batch_id):
    log.info(data_frame.count())
    invalid_method_call()
glueContext.forEachBatch(frame=streaming_df, batch_function = batch_function, options = {**})
```

 上記の例にはメソッドの無効な使用が含まれており、アプリケーション全体が終了する通常の AWS Glue ジョブとは異なります。ユーザーのコーディングコンテキストと定義は完全に保持され、セッションは引き続き動作可能な状態になっています。新しいクラスターをブートストラップして、先行するすべての変換を再実行する必要はありません。これにより、バッチ関数の実装をすばやくに反復でき、望ましい結果を得ることができます。

 インタラクティブセッションは、セッションが一度に 1 つのステートメントだけを実行するように、各ステートメントをブロックする方法で評価することに注意してください。ストリーミングクエリは継続的で終了することがないため、アクティブなストリーミングクエリを含むセッションは、中断されない限り後続のステートメントを処理できません。Jupyter Notebook から直接中断のコマンドを発行すると、カーネルがキャンセルを処理します。

 例として、実行を待機するシーケンシャルなステートメントを考えてみましょう。

```
Statement 1:
      val number = df.count() 
      #Spark Action with deterministic result
      Result: 5
      
Statement 2:
      streamingQuery.start().awaitTermination()
      #Spark Streaming Query that will be executing continously
      Result: Constantly updated with each microbatch
      
Statement 3:
      val number2 = df.count()
      #This will not be executed as previous statement will be running indefinitely
```